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Séparer différentes parties d'une chanson sans avoir la tige réelle est difficile, mais il existe un outil appelé LALAL.AI qui est tout à fait capable de gérer le processus. Il divise les chansons entre les voix et les instrumentaux avec un minimum d'effort et aucune compétence en ingénierie audio n'est requise.
Et alors que LALAL.AI était déjà assez solide, il a récemment fait un grand pas en avant grâce à l'introduction de sa nouvelle architecture de réseau neuronal appelée Cassiopeia. Il prend Rocknet, le réseau neuronal de la génération précédente du service, et le rend meilleur à peu près à tous points de vue.
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Qu'apporte Cassiopée de LALAL.AI ?
Pour le dire très simplement : Cassiopeia fournit des résultats de division améliorés avec beaucoup moins d'artefacts audio. L'objectif de LALAL.AI est d'extraire et de séparer les voix et les instruments d'une piste, donc avoir une fonctionnalité qui peut améliorer la capacité est génial.
Avec le nouveau réseau de neurones, LALAL.AI prendra un peu plus de temps pour générer les pistes divisées, mais c'est un petit compromis pour la grande amélioration de la qualité.
Alors qu'est-ce qui est différent ? Fondamentalement, Rocknet, qui est toujours utilisable sur LALAL.AI, ne considère que la composante d'amplitude en ignorant la composante de phase. Le nouveau réseau de neurones Cassiopeia considère la composante de phase du signal d'entrée et génère la phase du signal de sortie. Grâce à ce processus, les pistes divisées contiendront moins d'artefacts audio.
Pour mettre tout cela en termes simples, le nouvel algorithme approfondit l'analyse de la chanson pour créer une meilleure division.
Pour prouver que son service fonctionne plus efficacement, LALAL.AI l'a testé contre Spleeter, OpenUnmix et Extended Unmix. Il a également comparé les résultats à son propre réseau de neurones Rocknet. Vous pouvez consulter les résultats complets du test sur LALAL.AI's blog , mais fondamentalement, Cassiopeia a surpassé tous les autres dans la plupart des catégories dans divers genres choisis au hasard comme le jazz, le soft rock, la pop, etc.
Fait intéressant, Rocknet fonctionne toujours mieux dans le canal vocal. Cassiopeia a un peu plus d'infiltration des instrumentaux dans le chant. Cependant, LALAL.AI a souligné que les chiffres ne disent pas toujours toute l'histoire, et parfois la qualité sonore peut en fait être différente de ce que montrent les tests.
Voici ce que l'entreprise a dit à ce sujet:
Bien que Cassiopeia soit à la traîne de Rocknet en termes de métrique formelle pour le chant, la partie instrumentale et surtout la tige vocale séparées par Cassiopeia sonnent beaucoup plus naturelles et plus douces que celles de Rocknet, sans les artefacts métalliques qui sont si caractéristiques des autres solutions.
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J'ai testé les résultats par moi-même et j'ai découvert que le réseau de neurones Cassiopeia entraînait des divisions audio plus nettes. La piste vocale n'avait presque aucune infiltration perceptible des instrumentaux, ce qui est exactement ce que vous attendez d'un outil comme LALAL.AI
Cela dit, les résultats de Rocknet étaient encore assez bons, et ils étaient absolument utilisables pour isoler la piste vocale des instrumentaux.
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Comment essayez-vous la nouvelle fonctionnalité Cassiopée de LALAL.AI ?
Si vous voulez essayer le nouveau réseau de neurones, vous pouvez aller à LALAL.AI et assurez-vous que le Utiliser le nouvel algorithme La case est cochée près du bas de l'écran lorsque vous téléchargez une chanson.
Vous pouvez également choisir le niveau d'agression utilisé par l'algorithme pour diviser les pistes. Normal est bon pour la plupart des pistes, mais vous pouvez expérimenter avec Mild et Aggressive pour voir ce qui crée une meilleure piste pour vous.
Partager Partager Tweeter E-mail LALAL.AI facilite la séparation des voix et des instrumentsAu lieu de passer des heures à créer des tiges, LALAL.AI utilise l'intelligence artificielle pour le faire en quelques secondes.
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Dave LeClair est coordinateur vidéo pour MUO, ainsi qu'un rédacteur pour l'équipe des nouvelles.
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